Complexite
Classes de complexité
Déterministe | non-Déterministe | |
---|---|---|
temps | p,EXPTIME | np, NEXPTIME |
espace | LOGSPACE, PSPACE, EXPSPACE | NLOGSPACE |
complexité logarithmique
- O(1) : constant
- O(n) : linéaire
- O(log n) : logarithmique
- O(n log n) : quasi-linéaire
- O(n²) : quadratique
- O(n³) : cubique
- O(n^k) : polynomial
- O(2ⁿ) : exponentielle
- O(n!) : factorielle
algo | ||
---|---|---|
constant | O(1) | set |
logarithmique | O(log n) | liste |
linéaire | O(n) | recherche dichotomique, dans un tableaux trié |
quasi-linéaire | O(n log n) | tri d’un tableaux (fusion) |
quadratique | O(n²) | tri d’un tableaux (insertion) |
cubique | O(n³) | multiplication de matrices |
polynomial | O(n^k) | |
exponentielle | O(2ⁿ) | problème du sac à dos |
factorielle | O(n!) | problème du voyageur de commerce |
Problème complexe
Problème du voyageur de commerce
- problème NP-complet
- O(n!)
- 10 villes : 3 628 800
Problème du sac à dos
knapack problem
- problème NP-complet
- O(2ⁿ)
- 20 objets : 1 048 576
Problème du plus court chemin
aussi appelé longest common subsequence
- problème NP-complet
- O(n²)
- 100 villes : 10 000
Stable marriage problem
aussi appelé problème des mariages stables (stable matching problem) ou problème des épouses de Gale et Shapley (Gale–Shapley algorithm)
- problème NP-complet
- O(n²)
- 100 personnes : 10 000
Alago 1 : Gape-Shapley O(n²)
vertex cover
aussi appelé couverture par sommets
Algo 1 : brute force O(2ⁿ)
glouton
Algo 2 : approximation O(n) Algo 3 : heuristique du degré O(n²)
clique
Algo 1 : brute force O(2ⁿ) Algo 2 : approximation O(n)
independent set
Algo 1 : brute force O(2ⁿ) Algo 2 : approximation O(n)
modularité
Algo 1 : brute force O(2ⁿ) Algo 2 : approximation O(n)
manathan distance
Algo 1 : brute force O(n²)
heuriqtique
- 2-approximation
- degree
Problème d’optimisation | Problème de décision |
---|---|
meilleur solution | oui/non |
np-complet | np-difficile |